R语言真是博大精深

方法一

  1. Acf(gold[,2], type = "correlation",lag.max = 100)
  2. Acf(gold[,2], type = "partial")

方法二

  1. library(ggfortify)
  2. autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE))

方法三

  1. bacf <- acf(gold[, 2], plot = FALSE)
  2. bacfdf <- with(bacf, data.frame(lag, acf))
  3. ggplot(data = bacfdf, mapping = aes(x = lag, y = acf)) +
  4. geom_segment(mapping = aes(xend = lag, yend = 0)) +
  5. geom_hline(aes(yintercept = 0.05), linetype = 2, color = 'darkblue')
  6. # pacf
  7. bpacf <- pacf(gold[, 2], plot = FALSE)
  8. bpacf <- with(bpacf, data.frame(lag, acf))
  9. ggplot(data = bpacf, mapping = aes(x = lag, y = acf)) +
  10. geom_segment(mapping = aes(xend = lag, yend = 0)) +
  11. geom_hline(aes(yintercept = 0.05), linetype = 2, color = 'darkblue')

方法四

  1. library("forecast")
  2. forecast::ggtsdisplay(gold[,2],lag.max=30)

方法五

  1. ggAcf(gold[,2])
  2. ggPacf(gold[,2])

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